基于地理加权和随机森林回归的曹妃甸区土壤有机碳含量研究

应用地理加权回归模型(GWR)和随机森林回归模型(RFR)对河北省唐山市曹妃甸区滨海区域的土壤有机碳含量空间分布进行回归分析,并作出精度评价,揭示该地区土壤有机碳含量的空间分布特征及影响因素。研究表明,GWR模型的R2为0.51,通过训练得到的RFR模型的测试集拟合优度为0.64,机器学习得到的回归结果优于传统的数理统计方法,机器学习的方法能够有效解决非线性相关问题。地表湿润程度与土壤有机碳含量存在关系,具体表现在地表水体指数(LSWI)与土壤有机碳呈显著正相关,地表干度指标(NDBSI)与土壤有机碳呈负相关。湿地内部土壤有机碳分布存在明显的异质性,由于人为干扰程度不同,河流湿地等天然湿地土壤有机碳含量高于养殖池、水库等人工湿地。